感动那件小事!

首先送上我最崇高的敬意送给那些一直坚持在第一线的兄弟!
来到兄弟连已经快2个礼拜,给我的身心带来了很多以往不同的地方,兄弟们都知道晚上时间是最难熬的,不是因为代码的多少和困难而是因为气温的升高,走廊和教室里面完全是2个温度,每天兄弟们写代码都是汗流浃背的,头脑的闷热和身体的汗湿并没有阻挡兄弟们对代码的痴狂,也没有对完成对效果大打折扣,此时此刻最让我感动的是这些一直坚持不懈的兄弟,给我留下最深刻的印象是在我们来到这里的第2 天,隔壁班的学长竟然睡在了教室,其实这些并没有什么意外的但是在这样的温度下一直坚持到了早晨并不是每个人都能做到的,并且学长的左手还放在键盘上,那种只要我有一口气就马上投入学习的精神让我为之震撼!就像凯哥说的一样,他们见的不是代码是肉,他们不是在学习而是在战斗,放 弃 就 等 于 失 去 了 生 命 , 也 许 说 的 有 些 夸 张 但 是 当时确实闪过这样的念头!
不知不觉我们来到这里已经2个礼拜了,学到的东西我们兢兢业业去完成而且不打折扣,但是我们是否像晓光老师说的一样我们所谓的尽力是否真的尽了全力,也就4个半月一转眼就过去了2个礼拜,兄弟们混是不能解决问题的,空想的承诺也是不会呈现的,或许你成为不了人上人,但是你是否要对得起自己,努力血拼了这4个月,是龙是虫就次一遭了。非常感谢我们的第一个老师就是凯哥(没别的意思),大家很亲切的称呼他为“作业屠夫”,其实我们都特喜欢他,他很细腻别看上课有多凶(其实一点也不凶)作业有多多,他的思想就是强将手下无弱兵,他不管你基础有多差有多强,都是一样对待!他的作业只是更好的让我们努力的去完成以后的项目,只有地基稳才能成为高楼。昨天看到一位学长战在地日记里面说到凯哥,让我们珍惜被他“虐待”的时光,其实我们看完了都说其实那并不是什么“虐待”那是在我们进入职场给我们强行加上一层保护膜,让我们的职业技能在工作中充分被人认可,剩下的就靠我们了,“屠夫”手下的“羔羊”是被屠杀还是奋起就在于各位兄弟了。一定要靠近“屠夫”那样“羔羊”才能学会“屠夫”的所有技能才不至于被宰,远离“屠夫”就等于靠近了死神,凯哥,我的意思你懂得!千万不要对我弱小的身躯给予沉重的打击(开玩笑),希望各位兄弟在兄弟连这段时间抓紧有限的时间跟进凯哥的脚步,避免成为真正“羔羊”。
最后,顺便请教下各位学长和兄弟如何应对上课及晚上瞌睡习惯,本人早上一直跟随组织的脚步7点起床,7点半到教室,但是还是很无奈,瞌睡虫太厉害致使到现在屡战屡败,请有妙计的各位学长和老师能授业解惑。
35学弟-至上


本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强调了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
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